CDM 有哪些优势？ 云数据迁移 （Cloud Data Migration，简称CDM）服务基于分布式计算框架，利用并行化处理技术，使用CDM迁移数据的优势如表1所示。 表1 CDM优势 优势项 用户自行开发 CDM 易使用 自行准备 服务器 资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。

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设置不当的风险与影响：手动修改会造成灾备数据库实例异常。 hadr_process_type 参数说明：基于流式复制异地容灾解决方案、同城双中心高可用方案或者同城双中心高可用支持基于流式复制异地容灾解决方案中的流程标识。 参数类型：枚举类型 参数单位：无 取值范围： none：表示当前无流程。

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识别结果文本。 resultId number 识别流式响应时返回的各包顺序序号。 isLast boolean 是否是最后一条识别结果。 chatId string 对话ID，每轮问答的ID值唯一。 speechRecognized通知的流式返回跟semanticRecognized是

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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并

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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并

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分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache TinkerPop开源的图计算框架中的图遍历语言。用户可以通过Gremlin执行CRUD（创建、读取、更新和删除）操作，比如加载数据、管理图和编写复杂的遍历等。 Cypher

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生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。

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NONE：关闭日志记录。 合并参数 将上一个节点的输出与下一个节点的输入合并为输入。 支持返回流式数据 创建快速函数流时可配置此参数。开启后，函数流执行支持返回流式数据。可参见流式文件处理 说明： 需函数流中函数节点的代码调用流式数据接口 描述 输入函数流的简要描述。 函数流中的节点改动后，必须先保存信息，再启动函数流任务。

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第十三次正式发布： 内容优化。 2019-01-07 第十二次正式发布： 修改如下内容： 下载流式数据 2018-11-28 第十一次正式发布： 修改如下内容： 初始化DIS客户端 创建通道 下载流式数据 2018-11-07 第十次正式发布。 修改如下内容： 如何校验软件包完整性？ 2018-09-25

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和背景的元素，可以将“容器”简单理解为画布，通过设置外层画布的属性达到控制内容布局的效果。 流式布局 容器组件默认弹性布局未开启，处于流式布局的状态，如图1所示。 图1 流式布局 在流式布局中，组件默认为块级（Block）元素，即不论组件宽度是多少，默认占据全部父级元素的宽度。如

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NONE：关闭日志记录。 合并参数 将上一个节点的输出与下一个节点的输入合并为输入。 支持返回流式数据 创建快速函数流时可配置此参数。开启后，函数流执行支持返回流式数据。可参见流式文件处理 说明： 需函数流中函数节点的代码调用流式数据接口 描述 输入函数流的简要描述。 函数流中的节点改动后，必须先保存信息，再启动函数流任务。

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端和移动端，分别进行设计与开发。 图2 视图切换 流式布局与绝对布局的自适应设计 以电脑端为例，分别为您介绍流式布局与绝对布局的自适应设计。 流式布局 流式布局为自适应布局，用于常规Web应用开发，例如电商网站、管理网站等。流式布局为12列栅格布局，可拖动组件右侧边界，按栅格进行

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在OBS中，用户操作的基本数据单元是对象。OBS iOS SDK提供了丰富的对象上传接口，可以通过以下方式上传对象： 流式上传 文件上传 分段上传 追加上传 断点续传上传 SDK支持上传0KB~5GB的对象。流式上传、文件上传和追加上传的内容大小不能超过5GB；当上传较大文件时，请使用分段上传，分段上传每段内容大小不能超过5GB。

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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并

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Flink应用开发简介 组件介绍 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：

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可以通过拖拉拽的方式进行自由排版，AppCube提供了三种前端页面：标准页面、高级页面和业务大屏页面。 标准页面提供流式布局（Flow Layout）和弹性布局（Flex Layout），具体请参见标准页面。 高级页面提供流式布局与绝对布局，适用于对样式个性化布局需求更高的业务场景，具体请参见高级页面。 业务大

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NONE：关闭日志记录。 合并参数 将上一个节点的输出与下一个节点的输入合并为输入。 支持返回流式数据 创建快速函数流时可配置此参数。开启后，函数流执行支持返回流式数据。可参见流式文件处理 说明： 需函数流中函数节点的代码调用流式数据接口 描述 输入函数流的简要描述。 函数流中的节点改动后，必须先保存信息，再启动函数流任务。

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Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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NONE：关闭日志记录。 合并参数 将上一个节点的输出与下一个节点的输入合并为输入。 支持返回流式数据 创建快速函数流时可配置此参数。开启后，函数流执行支持返回流式数据。可参见流式文件处理 说明： 需函数流中函数节点的代码调用流式数据接口 描述 输入函数流的简要描述。 函数流中的节点改动后，必须先保存信息，再启动函数流任务。

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MRS 集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群：用来做离线数据分析，提供Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，又可以用来做流处理任务，提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义：根据业务需求，可以灵活搭配所需组件（MRS

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中心高可用支持基于流式复制异地容灾解决方案中异地集群为容灾主集群时，dorado备集群升为dorado主集群（同时为异地容灾-灾备集群）流程。 dorado_failover_abnormal_in_standby_stream：表示同城双中心高可用支持基于流式复制异地容灾解决方

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